索引是什么
索引是一种数据结构。数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。更通俗的说，索引就相当于目录。为了方便 查找书中的内容，通过对内容建立索引形成目录。而且索引是一个文件，它是要占据物理空间的。
索引有哪些优缺点
优点
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
缺点
时间方面:创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增删改的时候，索引也要动态的维护，会降低增删改的执行效率;空间方面:索引需要占物理空间。
mysql有哪几种索引类型
存储结构：B-Tree，B+Tree，Hash索引从应用层次来分：普通索引、唯一索引、复合索引数据的物理顺序和列的逻辑顺序的关系： 聚集索引 和 非聚集索引
为什么索引结构默认为B+Tree，而不是B-Tree，Hash，二叉树，红黑树？
B-Tree
B+树非叶子节点不存储数据的，仅存储键值(索引地址)，而B树节点中不仅存储键值，也会存储数据。B+树之所以这么做是因为在数据库中页的大小是固定的，innodb中页的默认大小是16KB。如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数会再次减少，数据查询的效率也会更快。 B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，且数据是按照顺序排列的。B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得简单高效 B+树各个页之间是通过双向链表连接，叶子节点中的数据是通过单向链表连接的。我们通过双向链表和单向链表连接的方式可以找到表中所有的数据。
Hash
哈希索引不支持排序哈希索引只支持等值查询，无法提供范围查询功能哈希索引不支持部分列索引查找
二叉树
树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关(树的高度)，并且IO代价高。
红黑树
树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。
讲一讲Mysql的最左前缀原则
https://developer.aliyun.com/ask/281197
最左前缀原则：顾名思义是最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。
（1）如果第一个字段是范围查询需要单独建一个索引；
（2）在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边；
当创建(a,b,c)复合索引时，想要索引生效的话，只能使用 a和ab、ac和abc三种组合！
如何创建索引
CREATE TABLE user_index2 (
id INT auto_increment PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR (16),
last_name VARCHAR (16),
id_card VARCHAR (18),
information text,
KEY name (first_name, last_name),
FULLTEXT KEY (information),
UNIQUE KEY (id_card)
);
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list);
创建索引需要注意什么
非空字段最大离散字段索引字段越小越好
创建索引的原则
最左前缀匹配原则 =和in可以乱序 尽量选择区分度高的列作为索引 索引列不能参与计算 尽量的扩展索引，不要新建索引 使用聚簇索引 使用短索引 尽量使用覆盖索引，避免使用select *
什么情况下不走索引
使用(!=或者<>)，索引失效类型不一致，索引失效： 字符串不加单引号，造成索引失效使用函数，索引失效使用运算操作，索引失效是用OR，索引失效： 并不是所有的OR都是使索引失效，如果OR连接的是同一个字段，那么 索引不会失效，反之索引失效。以%开头的like模糊查询，索引失效使用NOT IN、 NOT EXISTS,索引失效
介绍一下事务具有的4个特性
原子性一致性隔离性持续性
为什么要分库分表
分表
单表数据量太大，会极大影响你的sql执行的性能
一般来说，就以我的经验来看，单表到几百万的时候， 性能就会相对差一些了，你就得分表了。
分库
分库就是你一个库一般我们经验而言，最多支撑到并发 2000一定要扩容了
如何对数据库进行垂直拆分或水平拆分
水平拆分
就是把一个表的数据给弄到多个多个表里去，但是每个库的表结构都一样。
垂直拆分
就是把一个有很多字段的表拆分成多个表。每个表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，将较少访问频率很高的字段放一个表里面，将较多访问频率很低的字段放另一个表里面。因为你访问频率较高的字段越少越好。
如何定位及优化SQL语句的性能问题
查看语句的执行计划
大表数据查询怎么优化
优化sql语句加索引;加缓存，redis;主从复制，读写分离;垂直拆分,水平拆分
统计过慢查询吗？对慢查询都怎么优化过
首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。
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